Intro Datenanalyse 1

Jan-Philipp Kolb

27 April 2017

Warum R nutzen

Gründe für die Nutzung von R

Gründe

Übersicht - warum R

R lässt sich kombinieren…

R für SPSS Nutzer

install.packages("Rcmdr")
library("Rcmdr")

Bob Munich - R for SPSS and SAS Users

Die Popularität von R

R Nutzer rund um die Welt

R Welt

R Welt

Wo sind die aktivsten Nutzer?

Aktivität Nutzer

Aktivität Nutzer

Erwartungen und Anforderungen

Das kann diese Schulung vermitteln:

Erwartungen und Anforderungen II

Das kann sie nicht leisten:

R herunterladen:

http://www.r-project.org/

Probleme mit Excel

Weil andere Programme große Fehler haben:

Probleme mit Excel

Vergleich mit anderen Programmen

Dein Freund das GUI

Open Source Programm R

https://cran.r-project.org/

Graphisches User Interface

Aber die meisten Menschen nutzen einen Editor oder ein graphical user interface (GUI).

Aus den folgenden Gründen:

Verschiedene GUIs

rstudio

rstudio

Download der Unterlagen

Auf github sind alle Unterlagen für diesen Kurs zu finden.

Wie nutzt man github?

Rstudio

Aufgabe - Vorbereitung

date()
## [1] "Thu Apr 27 22:20:08 2017"
sessionInfo()
## R version 3.3.3 (2017-03-06)
## Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit)
## Running under: Windows 7 x64 (build 7601) Service Pack 1
## 
## locale:
## [1] LC_COLLATE=German_Germany.1252  LC_CTYPE=German_Germany.1252   
## [3] LC_MONETARY=German_Germany.1252 LC_NUMERIC=C                   
## [5] LC_TIME=German_Germany.1252    
## 
## attached base packages:
## [1] stats     graphics  grDevices utils     datasets  methods   base     
## 
## loaded via a namespace (and not attached):
##  [1] backports_1.0.5 magrittr_1.5    rprojroot_1.2   tools_3.3.3    
##  [5] htmltools_0.3.5 yaml_2.1.13     Rcpp_0.12.6     stringi_1.1.1  
##  [9] rmarkdown_1.4   knitr_1.15.1    stringr_1.2.0   digest_0.6.12  
## [13] evaluate_0.10

Grundlagen im Umgang mit der Sprache R

R ist eine Objekt-orientierte Sprache

Vektoren und Zuweisungen

b <- c(1,2) # erzeugt ein Objekt mit den Zahlen 1 und 2
mean(b) # berechnet den Mittelwert
## [1] 1.5

Mit den folgenden Funktionen können wir etwas über die Eigenschaften des Objekts lernen:

length(b) # b hat die Länge 2
## [1] 2

Objektstruktur

str(b) # b ist ein numerischer Vektor
##  num [1:2] 1 2

Funktionen im base-Paket

Funktion Bedeutung Beispiel
length() Länge length(b)
max() Maximum max(b)
min() Minimum min(b)
sd() Standardabweichung sd(b)
var() Varianz var(b)
mean() Mittelwert mean(b)
median() Median median(b)

Diese Funktionen brauchen nur ein Argument.

Funktionen mit mehr Argumenten

Andere Funktionen brauchen mehr:

Argument Bedeutung Beispiel
quantile() 90 % Quantile quantile(b,.9)
sample() Stichprobe ziehen sample(b,1)

Beispiel - Funktionen mit einem Argument

max(b)
## [1] 2
min(b)
## [1] 1
sd(b)
## [1] 0.7071068
var(b)
## [1] 0.5

Funktionen mit einem Argument

mean(b)
## [1] 1.5
median(b)
## [1] 1.5

Funktionen mit mehr Argumenten

quantile(b,.9)
## 90% 
## 1.9
sample(b,1) 
## [1] 1

Übersicht Befehle

http://cran.r-project.org/doc/manuals/R-intro.html

Aufgabe - Zuweisungen und Funktionen

Erzeugen Sie einen Vektor b mit den Zahlen von 1 bis 5 und berechnen Sie…

  1. den Mittelwert

  2. die Varianz

  3. die Standardabweichung

  4. die quadratische Wurzel aus dem Mittelwert

Datentypen und Indizieren

Verschiedene Datentypen

Datentyp Beschreibung Beispiel
numeric ganze und reele Zahlen 5, 3.462
logical logische Werte FALSE, TRUE
character Buchstaben und Zeichenfolgen “Hallo”

Quelle: R. Münnich und M. Knobelspieß (2007): Einführung in das statistische Programmpaket R

Verschiedene Datentypen

b <- c(1,2) # numeric
log <- c(T,F) # logical
char <-c("A","b") # character
fac <- as.factor(c(1,2)) # factor

Mit str() bekommt man den Objekttyp.

Indizieren eines Vektors:

A1 <- c(1,2,3,4)
A1
## [1] 1 2 3 4
A1[1]
## [1] 1
A1[4]
## [1] 4
A1[1:3]
## [1] 1 2 3
A1[-4]
## [1] 1 2 3

data.frames

Beispieldaten generieren:

AGE <- c(20,35,48,12)
SEX <- c("m","w","w","m")

Diese beiden Vektoren zu einem data.frame verbinden:

Daten <- data.frame(Alter=AGE,Geschlecht=SEX)

Anzahl der Zeilen/Spalten herausfinden

nrow(Daten) # Zeilen
## [1] 4
ncol(Daten) # Spalten
## [1] 2

Indizieren

Indizieren eines dataframe:

AA <- 4:1
A2 <- cbind(A1,AA)
A2[1,1]
## A1 
##  1
A2[2,]
## A1 AA 
##  2  3
A2[,1]
## [1] 1 2 3 4
A2[,1:2]
##      A1 AA
## [1,]  1  4
## [2,]  2  3
## [3,]  3  2
## [4,]  4  1

Matrizen und Arrays

A <- matrix(seq(1,100), nrow = 4)
dim(A)
## [1]  4 25

Ein Array erzeugen

A3 <- array(1:8,c(2,2,2))
A3
## , , 1
## 
##      [,1] [,2]
## [1,]    1    3
## [2,]    2    4
## 
## , , 2
## 
##      [,1] [,2]
## [1,]    5    7
## [2,]    6    8

Indizieren eines Array

A3[,,2]
##      [,1] [,2]
## [1,]    5    7
## [2,]    6    8

Listen

Indizieren einer Liste

A4 <- list(A1,1)
A4
## [[1]]
## [1] 1 2 3 4
## 
## [[2]]
## [1] 1
A4[[2]]
## [1] 1

Logische Operatoren

# Ist 1 größer als 2?
1>2
## [1] FALSE
1<2
## [1] TRUE
1==2
## [1] FALSE

Operatoren um Subset für Datensatz zu bekommen

Diese Operatoren eignen sich gut um Datensätze einzuschränken

Daten
##   Alter Geschlecht
## 1    20          m
## 2    35          w
## 3    48          w
## 4    12          m
Daten[AGE>20,]
##   Alter Geschlecht
## 2    35          w
## 3    48          w

Datensätze einschränken

Daten[SEX=="w",]
##   Alter Geschlecht
## 2    35          w
## 3    48          w
# gleiches Ergebnis:
Daten[SEX!="m",]
##   Alter Geschlecht
## 2    35          w
## 3    48          w

Weitere wichtige Optionen

# Ergebnis in ein Objekt speichern
subDat <- Daten[AGE>20,]
# mehrere Bedingeungen können mit
# & verknüpft werden:
Daten[AGE>18 & SEX=="w",]
##   Alter Geschlecht
## 2    35          w
## 3    48          w

Sequenzen

# Sequenz von 1 bis 10
1:10
##  [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10
Daten[1:3,]
##   Alter Geschlecht
## 1    20          m
## 2    35          w
## 3    48          w

Weitere Sequenzen

seq(-2,8,by=1.5)
## [1] -2.0 -0.5  1.0  2.5  4.0  5.5  7.0
a <-seq(3,12,length=12)

b <- seq(to=5,length=12,by=0.2)

d <- 1:10
d <- seq(1,10,1)
d <- seq(length=10,from=1,by=1)

Wiederholungen

# wiederhole 1 10 mal
rep(1,10)
##  [1] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
rep("A",10)
##  [1] "A" "A" "A" "A" "A" "A" "A" "A" "A" "A"

Die Funktion paste

?paste
paste(1:4)
## [1] "1" "2" "3" "4"
paste("A", 1:6, sep = "")
## [1] "A1" "A2" "A3" "A4" "A5" "A6"

Wie bekommt man Hilfe?

Wie bekommt man Hilfe?

help.start()
help(name)
?mean
example(lm)

Nutzung Suchmaschinen

R-project + Was ich schon immer wissen wollte

Stackoverflow

Ein Schummelzettel - Cheatsheet

https://www.rstudio.com/resources/cheatsheets/

Modularer Aufbau von R

Modularer Aufbau

Modularer Aufbau

install.packages("lme4")

library(lme4)

Installation von Paketen mit RStudio

Vorhandene Pakete und Installation

Übersicht viele nützliche Pakete:

Die wichtigsten Pakete zur Visualisierung mit R:

Pakete Regression

Big Data

Weitere interessante Pakete

Paket für den Import/Export - foreign

Pakete von Github installieren

install.packages("devtools")
library(devtools)

install_github("hadley/ggplot2")

Wie bekomme ich einen Überblick

Aufgabe - Zusatzpakete

Gehen Sie auf <cran.r-project.org> und suchen Sie in dem Bereich, wo die Pakete vorgestellt werden, nach Paketen,…

Datenimport

Datenimport

Dateiformate in R

Formate - base package

R unterstützt von Haus aus schon einige wichtige Formate:

Der Arbeitsspeicher

So findet man heraus, in welchem Verzeichnis man sich gerade befindet

getwd()

So kann man das Arbeitsverzeichnis ändern:

Man erzeugt ein Objekt in dem man den Pfad abspeichert:

main.path <- "C:/" # Beispiel für Windows
main.path <- "/users/Name/" # Beispiel für Mac
main.path <- "/home/user/" # Beispiel für Linux

Und ändert dann den Pfad mit setwd()

setwd(main.path)

Bei Windows ist es wichtig Slashs anstelle von Backslashs zu verwenden.

Alternative - Arbeitsspeicher

Import von Excel-Daten

library(foreign)
?read.csv
?read.csv2

CSV Dateien einlesen

Zunächst muss das Arbeitsverzeichnis gesetzt werden, in dem sich die Daten befinden:

Dat <- read.csv("schuldaten_export.csv")

Wenn es sich um Deutsche Daten handelt:

Dat <- read.csv2("schuldaten_export.csv")

SPSS Dateien einlesen

Dateien können auch direkt aus dem Internet geladen werden:

link<- "http://www.statistik.at/web_de/static/
mz_2013_sds_-_datensatz_080469.sav"

?read.spss
Dat <- read.spss(link,to.data.frame=T)

stata Dateien einlesen

MZ02 <- read.dta("MZ02.dta")

Das Paket rio

install.packages("rio")
library("rio")
x <- import("mtcars.csv")
y <- import("mtcars.rds")
z <- import("mtcars.dta")

Datenmanagement ähnlich wie in SPSS oder Stata

install.packages("Rz")
library(Rz)

Weitere Alternative Rcmdr

install.packages("Rcmdr")
library(Rcmdr)

Aufgabe - Datenimport

Datenexport

Datenexport

R’s Exportformate

Beispieldatensatz erzeugen

A <- c(1,2,3,4)
B <- c("A","B","C","D")

mydata <- data.frame(A,B)

Überblick Daten Import/Export

save(mydata, file="mydata.RData")

Daten in Excel Format abspeichern

write.csv(mydata,file="mydata.csv") 
library(xlsx)
write.xlsx(mydata,file="mydata.xlsx")

Daten in stata Format abspeichern

library(foreign)
write.dta(mydata,file="mydata.dta")

Auch zum Export eignet sich das rio Paket

library("rio")

export(mtcars, "mtcars.csv")
export(mtcars, "mtcars.rds")
export(mtcars, "mtcars.dta")

Exkurs: Datenquellen

Datenzugang

Datenquellen

library("FAOSTAT")
library(survey)
data(nhanes)

Das R-Paket datasets

library(datasets)

Beispiel Erdbeben Datensatz:

head(quakes)

Datensatz zum US Zensus

library(UScensus2010)

Weltbank Daten

WDI - World Development Indicators (World Bank) - Einführung in das Paket

library(WDI)
WDIsearch('gdp')[1:10,]

Nutzung von WDI Daten

dat <-  WDI(indicator='NY.GDP.PCAP.KD', country=c('MX','CA','US'), start=1960, end=2012)
head(dat)

Erste Grafik mit WDI Daten

OpenStreetMap

OpenStreetMap (OSM) ist ein kollaboratives Projekt um eine editierbare Weltkarte zu erzeugen.

Wikipedia - OpenStreetMap

Download von OpenStreetMap Daten

library(osmar)
api <- osmsource_api()
library(ggmap)
cityC <- geocode("Berlin",source="google")
bb <- center_bbox(cityC$lon,cityC$lat,1000, 1000)
uaBerlin <- get_osm(bb, source = api)

TwittR

library(twitteR)
library(streamR)

http://www.r-bloggers.com/mapping-the-world-with-tweets-including-a-gif-without-cats-and-a-shiny-app/

worldHires Daten

library(mapdata)
data(worldHiresMapEnv)
map('worldHires', col=1:10)

Historische Daten

library(HistData)
data(Arbuthnot)

GDELT Daten

library(GDELTtools)
test.filter <- list(ActionGeo_ADM1Code=c("NI", "US"), ActionGeo_CountryCode="US")
test.results <- GetGDELT(start.date="1979-01-01", end.date="1979-12-31",
                         filter=test.filter)

Andere Datenquellen

link1 <- "http://openflights.svn.sourceforge.net/viewvc/openflights/
openflights/data/airports.dat"
airport <- read.csv(link1, header = F)

link2 <- "http://openflights.svn.sourceforge.net/viewvc/openflights/
openflights/data/routes.dat"
route <- read.csv(link2, header = F)
link <- "http://www.fa-technik.adfc.de/code/opengeodb/DE9.tab"
info <- read.csv(link,sep="\t",header=F)

Weitere Quellen

Datenanalyse

Streuungsmaße

Im base Paket sind die wichtigsten Streuungsmaße enthalten:

ab <- rnorm(100); var(ab)
## [1] 1.275675
sd(ab); range(ab)
## [1] 1.129458
## [1] -2.482100  2.947881

Extremwerte

min(ab)
## [1] -2.4821
max(ab)
## [1] 2.947881

Fehlende Werte

ab[10] <- NA

var(ab)
## [1] NA

Bei fehlenden Werten muss ein weiteres Argument mitgegeben werden:

var(ab,na.rm=T)
## [1] 1.284462

Häufigkeiten und gruppierte Kennwerte

x <- sample(1:10,100,replace=T)

table(x)
## x
##  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 
## 11 12 11  9 12  9 12  8  8  8

Tabellieren - weiteres Beispiel

musician <- sample(c("yes","no"),100,replace=T)
?table
table(x)
## x
##  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 
## 11 12 11  9 12  9 12  8  8  8
table(x,musician)
##     musician
## x    no yes
##   1   3   8
##   2   8   4
##   3   9   2
##   4   7   2
##   5   5   7
##   6   4   5
##   7   5   7
##   8   1   7
##   9   5   3
##   10  4   4

Eine weitere Tabelle

data(esoph)
table(esoph$agegp)
## 
## 25-34 35-44 45-54 55-64 65-74   75+ 
##    15    15    16    16    15    11

Häufigkeitstabellen

Die Funktion prop.table()

table(esoph$agegp,esoph$alcgp)
##        
##         0-39g/day 40-79 80-119 120+
##   25-34         4     4      3    4
##   35-44         4     4      4    3
##   45-54         4     4      4    4
##   55-64         4     4      4    4
##   65-74         4     3      4    4
##   75+           3     4      2    2

Die Funktion prop.table

?prop.table
prop.table(table(esoph$agegp,
esoph$alcgp),1)
##        
##         0-39g/day     40-79    80-119      120+
##   25-34 0.2666667 0.2666667 0.2000000 0.2666667
##   35-44 0.2666667 0.2666667 0.2666667 0.2000000
##   45-54 0.2500000 0.2500000 0.2500000 0.2500000
##   55-64 0.2500000 0.2500000 0.2500000 0.2500000
##   65-74 0.2666667 0.2000000 0.2666667 0.2666667
##   75+   0.2727273 0.3636364 0.1818182 0.1818182

Die aggregate Funktion

aggregate(state.x77,by=list(state.region),mean)
##         Group.1 Population   Income Illiteracy Life Exp    Murder  HS Grad
## 1     Northeast   5495.111 4570.222   1.000000 71.26444  4.722222 53.96667
## 2         South   4208.125 4011.938   1.737500 69.70625 10.581250 44.34375
## 3 North Central   4803.000 4611.083   0.700000 71.76667  5.275000 54.51667
## 4          West   2915.308 4702.615   1.023077 71.23462  7.215385 62.00000
##      Frost      Area
## 1 132.7778  18141.00
## 2  64.6250  54605.12
## 3 138.8333  62652.00
## 4 102.1538 134463.00

x: ein oder mehrere Beobachtungsvektor(en) für den der Kennwert berechnet werden soll

by: eine oder mehrere bedingende Variable(n)

FUN: die Funktion welche den Kennwert berechnet (z.B. mean oder sd)

Beispieldatensatz - apply Funktion

ApplyDat <- cbind(1:4,runif(4),rnorm(4))
apply(ApplyDat,1,mean)
## [1] 0.4716602 1.2015323 1.4372189 1.8300832
apply(ApplyDat,2,mean)
## [1] 2.5000000 0.8384566 0.3669144

Die Funktion apply

apply(ApplyDat,1,var)
## [1] 0.4314949 0.4782003 1.8878686 3.5837045
apply(ApplyDat,1,sd)
## [1] 0.6568827 0.6915203 1.3739973 1.8930675
apply(ApplyDat,1,range)
##            [,1]      [,2]      [,3]      [,4]
## [1,] -0.2638246 0.7961921 0.4188577 0.5164321
## [2,]  1.0000000 2.0000000 3.0000000 4.0000000
apply(ApplyDat,1,length)
## [1] 3 3 3 3

Argumente der Funktion apply

Die Funktion tapply

ApplyDat <- data.frame(Income=rnorm(5,1400,200),
                       Sex=sample(c(1,2),5,replace=T))
ApplyDat
##     Income Sex
## 1 1344.940   1
## 2 1052.460   2
## 3 1349.384   2
## 4 1307.758   1
## 5 1393.767   1

Beispiel Funktion tapply

tapply(ApplyDat$Income,ApplyDat$Sex,mean)
##        1        2 
## 1348.822 1200.922
tapply(ApplyDat$Income,
       ApplyDat$Sex,function(x)x)
## $`1`
## [1] 1344.940 1307.758 1393.767
## 
## $`2`
## [1] 1052.460 1349.384

Aufgabe - Apply Funktion anwenden

Zurück zur Gliederung.

Einfache Grafiken

Ein Plot sagt mehr als 1000 Worte

Plot ist nicht gleich Plot

CRAN Task Views

install.packages("ctv")
library("ctv")
install.views("Bayesian")

Task View zu Thema Graphiken

Datensatz

library(mlmRev)
data(Chem97)

Histogramm - Die Funktion hist()

Wir erstellen ein Histogramm der Variable gcsescore:

?hist
hist(Chem97$gcsescore)

Graphik speichern

Befehl um Graphik zu speichern

png("Histogramm.png")
hist(Chem97$gcsescore)
dev.off()

Histogramme

Argument Bedeutung Beispiel
main Überschrift main=“Hallo Welt”
xlab x-Achsenbeschriftung xlab=“x-Werte”
ylab y-Achsenbeschriftung ylab=“y-Werte”
col Farbe col=“blue”

Histogramm

hist(Chem97$gcsescore,col="blue",
     main="Hallo Welt",ylab="y-Werte", xlab="x-Werte")

Weitere Argumente:

?plot
# oder
?par

Barplot

tabScore <- table(Chem97$score)
barplot(tabScore)

Barplots und barcharts

barplot(tabScore)

Mehr Farben:

barplot(tabScore,col=rgb(0,0,1))

Grüne Farbe

barplot(tabScore,col=rgb(0,1,0))

Rote Farbe

barplot(tabScore,col=rgb(1,0,0))

Transparent

barplot(tabScore,col=rgb(1,0,0,.3))

Boxplot

?boxplot

Horizontaler Boxplot

boxplot(Chem97$gcsescore,
horizontal=TRUE)

Gruppierte Boxplots

Beispiel grupierter Boxplot

boxplot(Chem97$gcsescore~Chem97$gender)

Alternativen zu Boxplot

Violinplot

# Beispieldaten erzeugen
x <- rnorm(100)
y <- rnorm(100)

Die Bibliothek vioplot

library(vioplot)
plot(x, y, xlim=c(-5,5), ylim=c(-5,5))
vioplot(x, col="tomato", horizontal=TRUE, at=-4, 
        add=TRUE,lty=2, rectCol="gray")
vioplot(y, col="cyan", horizontal=FALSE, at=-4, 
        add=TRUE,lty=2)

vioplot - Das Ergebnis

Alternativen zum Boxplot

library(beanplot)
par(mfrow = c(1,2))
boxplot(count~spray,data=InsectSprays,col="blue")
beanplot(count~spray,data=InsectSprays,col="orange")

Grafiken für bedingte, bi- und multivariate Verteilungen

Scatterplots

Aufgabe - einfache Grafiken

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Zusammenhang

Edgar Anderson’s Iris Daten

data(iris)
head(iris)
##   Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
## 1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa
## 2          4.9         3.0          1.4         0.2  setosa
## 3          4.7         3.2          1.3         0.2  setosa
## 4          4.6         3.1          1.5         0.2  setosa
## 5          5.0         3.6          1.4         0.2  setosa
## 6          5.4         3.9          1.7         0.4  setosa

petal length and width - Blütenblatt Länge und Breite

sepal length and width - Kelchblatt Länge und Breite

Zusammenhang zwischen stetigen Variablen

# Pearson Korrelationskoeffizient
cor(iris$Sepal.Length,iris$Petal.Length)
## [1] 0.8717538

Zusammenhang zwischen mehreren Variablen

pairs(iris[,1:4])

Zusammenhang zwischen mehreren Variablen

library("psych")
pairs.panels(iris[1:4],bg=c("red","yellow","blue")
[iris$Species],pch=21,main="")

Verschiedene Korrelationskoeffizienten

# Pearson Korrelationskoeffizient
cor(iris[,1:4]) 
##              Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width
## Sepal.Length    1.0000000  -0.1175698    0.8717538   0.8179411
## Sepal.Width    -0.1175698   1.0000000   -0.4284401  -0.3661259
## Petal.Length    0.8717538  -0.4284401    1.0000000   0.9628654
## Petal.Width     0.8179411  -0.3661259    0.9628654   1.0000000
# Kendall's tau (Rangkorrelation)
cor(iris[,1:4], method = "kendall") 
##              Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width
## Sepal.Length   1.00000000 -0.07699679    0.7185159   0.6553086
## Sepal.Width   -0.07699679  1.00000000   -0.1859944  -0.1571257
## Petal.Length   0.71851593 -0.18599442    1.0000000   0.8068907
## Petal.Width    0.65530856 -0.15712566    0.8068907   1.0000000
# Spearman's rho (Rangkorrelation)
cor(iris[,1:4], method = "spearman") 
##              Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width
## Sepal.Length    1.0000000  -0.1667777    0.8818981   0.8342888
## Sepal.Width    -0.1667777   1.0000000   -0.3096351  -0.2890317
## Petal.Length    0.8818981  -0.3096351    1.0000000   0.9376668
## Petal.Width     0.8342888  -0.2890317    0.9376668   1.0000000

Zusammenhang zwischen kategorialen Variablen

Levelplot

library("lattice")
library("AER")
data(BankWages)
levelplot(table(BankWages$education,BankWages$job))

Visualisierung von Zusammenhängen zwischen kategorialen Variablen

mosaicplot(~ Sex + Age + Survived, 
           data = Titanic, color = TRUE)

Shading

Flächen werden entsprechend der Residuen eingefärbt:

mosaicplot(~ Sex + Age + Survived, 
           data = Titanic, shade = TRUE)

Literatur zu Zusammenhangsmaßen

Sachs - Angewandte Statistik mit R

Das lattice Paket

Das lattice-Paket

It is designed to meet most typical graphics needs with minimal tuning, but can also be easily extended to handle most nonstandard requirements.

http://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/lattice/html/Lattice.html

Histogramm mit Lattice

library("lattice");library("mlmRev")
data(Chem97)
histogram(~ gcsescore, data = Chem97)

Histogramm mit Lattice

  histogram(~ gcsescore | factor(score),data = Chem97)

Die Dichte mit Lattice zeichnen

densityplot(~ gcsescore | factor(score), Chem97, 
    groups=gender,plot.points=FALSE,auto.key=TRUE)

Einführung in das Paket lattice

Boxplot mit Lattice zeichnen

bwplot(factor(score) ~ gcsescore | gender, Chem97)

Boxplot mit Lattice zeichnen

bwplot(gcsescore ~ gender | factor(score), Chem97,
 layout = c(6, 1))

Univariate Plots

barchart(yield ~ variety | site, data = barley,
         groups = year, layout = c(1,6), stack = TRUE,
         auto.key = list(space = "right"),
         ylab = "Barley Yield (bushels/acre)",
         scales = list(x = list(rot = 45)))

Densityplot

densityplot( ~ height | voice.part, data = singer, layout = c(2, 4),  
            xlab = "Height (inches)", bw = 5)

Bivariate Plots

qq(gender ~ gcsescore | factor(score), Chem97,
   f.value = ppoints(100), type = c("p", "g"), aspect = 1)

xyplot

xyplot(Sepal.Length + Sepal.Width ~ Petal.Length + Petal.Width | Species,
       data = iris, scales = "free", layout = c(2, 2),
       auto.key = list(x = .6, y = .7, corner = c(0, 0)))

Multivariate Plots

splom(~iris[1:4], groups = Species, data = iris)

super.sym <- trellis.par.get("superpose.symbol")
splom(~iris[1:4], groups = Species, data = iris,
      panel = panel.superpose,
      key = list(title = "Three Varieties of Iris",
                 columns = 3, 
                 points = list(pch = super.sym$pch[1:3],
                 col = super.sym$col[1:3]),
                 text = list(c("Setosa", "Versicolor", "Virginica"))))

parallelplot

parallelplot(~iris[1:4] | Species, iris)

Lattice Befehle

Aufgabe - OECD Datensatz

data <- read.csv("oecd.csv",header = TRUE)

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Die lineare Regression

Die lineare Regression

Maindonald - DataAnalysis

Lineare Regression in R - Beispieldatensatz

John H. Maindonald and W. John Braun

DAAG - Data Analysis and Graphics Data and Functions

library("DAAG")
data(roller)

help on roller data:

?roller

Das lineare Regressionsmodell in R

Schätzen eines Regressionsmodells:

roller.lm <- lm(depression ~ weight, data = roller)

So bekommt man die Schätzwerte:

summary(roller.lm)

Falls das Modell ohne Intercept geschätzt werden soll:

lm(depression ~ -1 + weight, data = roller)

Summary des Modells

summary(roller.lm)

R arbeitet mit Objekten

predict(roller.lm) # Vorhersage
resid(roller.lm) # Residuen

Residuenplot

plot(roller.lm,1)

Residuenplot

plot(roller.lm,2)

Linkliste - lineare Regression